学习文章:"一起学MPC:(一)百万富翁问题"和"[隐私计算笔谈]MPC系列专题(一):安全多方计算应用场景一览" 百万富翁问题 将问题具体化: Alice有\(i\)亿元,Bob有\(j\)亿元,为方便描述,我们限定\(0<i, j \leq 10\).现在想在不暴露和的情况下,比较\(i\)和\(j\)的大小. 解决思路 ️ 第二步:Bob把第\(j\)个箱子上的编号撕掉,并将其他箱子都销毁掉,把这个没有编号的箱子发给Alice 以上是解决百万富翁问题的思…

错误信息: lib/libgmp.so: could not read symbols: File in wrong formatcollect2: error: ld returned 1 exit status 该错误直接原因是对三个库进行了make安装. 解压gcc 压缩包后,在contrib文件夹中有一个download_prerequisites文件,vim打开之,可以看到当前版本gcc依赖的三个库mpfr.mpc.gmp及其下载地址,以及链接三个库到gcc目录下的操作. 可按其说明运…

一些应该学习的开源框架与库用途和差别 一.播放器层次 这个层次上,是直接可以用的软件,已经做完了一切工作,如果我们需要用他们,是不需要写一行代码的,编译通过就可以拿来使用了,对于国内这些山寨公司来说,基本就是拿来就可以骗钱的档次了. 包括 vlc/mplayer/mpc,这里我只是简介一下,我就不费劲从维基和官网复制东西了,貌似网上其他文章也都是从这两个地方复制了点东西,毫无营养. 其中vlc与mplayer都是跨平台的,都是起源于linux界的大佬,后来逐渐发展到跨平台了. vlc,插件机制的…

从svn checkout svn://gcc.gnu.org/svn/gcc/trunk拿了GCC的最新代码,打算编译了学东西习学习C++ 11的东西,结果在configure的时候出现例如以下问题:    Building GCC requires GMP 4.2+, MPFR 2.3.1+ and MPC 0.8.0+    http://www.multiprecision.org/mpc 下载mpc-0.9.tar.gz          ftp://ftp.gnu.org/gnu/g…

模型预测控制是一种基于模型的闭环优化控制策略. 预测控制算法的三要素:内部(预测)模型.参考轨迹.控制算法.现在一般则更清楚地表述为内部(预测)模型.滚动优化.反馈控制. 大量的预测控制权威性文献都无一例外地指出, 预测控制最大的吸引力在于它具有显式处理约束的能力, 这种能力来自其基于模型对系统未来动态行为的预测, 通过把约束加到未来的输入.输出或状态变量上, 可以把约束显式表示在一个在线求解的二次规划或非线性规划问题中. 模型预测控制具有控制效果好.鲁棒性强等优点,可有效地克服过程的不确定性.…

基于估计的无约束预测控制 1.引言 基本上这两个部分都是在线性理论的框架下,利用状态空间法来建模.求解控制律.状态空间模型在理论分析上具有很强的优越性,但实际应用中能直接准确且经济地获取系统状态并不容易.有些状态,尤其是温度(如火箭喷口温度等)只能间接估计,因此我们可以使用状态观测器来重构一个易于实现的系统来模拟原系统的状态. 具体的做法是,先利用原系统可以测量的变量,如系统可测输入输出,使得在一定条件下满足估计的状态与原状态渐进等价,随后利用观测器重构的系统设计控制律. 观测器收敛条件 在设计…

MPC调节器 1.给定一个由状态空间法描述的离散系统: MPC控制器与其他线性二次调节器(LQR)的区别就在于其可以很好的将系统动态约束纳入考虑. 采样周期Ts控制了算法的效率,太大会错过很多系统运行时的细节(扰动),太小又使得计算量变大.合适的取值应该取上升时刻Tr的5%-10%,或取调节时间的百分之十,在过渡时间内采样5-16次. 2.MPC的基本运行机理: 1)预测系统未来动态求解 2)优化问题 3)解的第一个元素作用于系统 4)滚动时域.重复进行 3.预测 按照运行机理的第一步,在给定系…

参考: Kuhne F , Lages W , Silva J D . Point stabilization of mobile robots with nonlinear model predictive control[J]. 2005. Point Stabilization for Wheeled Mobile Robots Using Model  Predictive Control Gu D , Hu H . Receding Horizon tracking control o…

MPC: Popularity-based Caching Strategy for Content Centric Networks MPC: most popular content MPC主要思想是在缓存机制中,仅仅缓存popular的content,虽然只缓存部分内容,但是仍然提升了缓存性能,同时节约了缓存资源(缓存空间,带宽,缓存操作次数) 在MPC中引入了几个新的概念: Popular Table :记录popular content的name和popularcount Popula…

如果遇到类似问题: configure: error: Building GCC requires GMP 4.2+, MPFR 2.4.0+ and MPC 0.8.0+.,mpfr2.4.0 解决: yum install  gmp  gmp-devel  mpfr  mpfr-devel  libmpc  libmpc-devel…